trtexec --verbose --onnx=model_name.onnx --saveEngine=model_name_fp16.trt --fp16 然后会得到model_name_fp16.trt模型,这就是tensorrt的模型了。 创建一个工具类 classHostDeviceMem(object): def __init__(self, host_mem, device_mem): self.host = host_mem self.device = device_mem def _...
目前常用的深度学习模型加速的方法是:将pytorch/tensorflow等表示的模型转化为TensorRT表示的模型。 pytorch和tensorflow我们了解,那么TensorRT是什么呢? TensorRT是NVIDIA公司出的能加速模型推理的框架,其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快,比如你的模型测试一张图片的速度是50ms,那么用tensorRT加速的话,可能只需要...
unsigned int maxBatchSize = 1;builder->setMaxBatchSize(maxBatchSize);IBuilderConfig*config=builder->createBuilderConfig();config->setMaxWorkspaceSize((1<<int(20)));//step7:创建engineICudaEngine*engine=builder->buildEngineWithConfig(*network,*config);//assert(engine);//step8:序列化保存engine到...
在TensorRT中配置GPU内存和其他相关设置,以确保推理过程的性能和稳定性。 保存并导出TensorRT模型,以便在HPC环境中部署和使用。选择适当的导出格式(如NVIDIA的ONNX Runtime或TensorRT Engine),并指定导出路径。 将导出的TensorRT模型部署到目标环境中,并进行测试和验证。确保模型的推理结果与原始PyTorch模型一致,同时性能得...
注意:1.6.0版本onnx模型中有个 Constant 空节点,在最下面,万恶之源就在这里 5、onnx转tensorrt的时候,就是这个空节点报错。 6、开发环境总结: 7、好不容易将整个目标检测模型转换到了tensorrt框架下,结果发现tensorrt模型推理速度比pytorch原始模型慢3～5ms...
这实际是由于pytorch与 TensorRT 版本不匹配,我的 TensorRT 是 7.0,pytorch 应该是 1.4,但我用了 1.7 因此需要用 1.7 重新读取权重文件,然后用老的方式保存,再用 onnx 导出 defmain(): input_shape = (3,416,416) model_onnx_path ="yolov4tiny.onnx"# model = torch.hub.load('mateuszbuda/brain-seg...
pytorch 转tensorRT 推理结果不对 1. torch.Tensor: 1. 数据类型: 包含单一数据类型元素的多维矩阵 2. tensor类型的转化: 将python的list或序列数据转化为Tensor,dtype为torch.FloatTensor torch.tensor() 1. 3. 改变torch.dtype和torch.device: 使用to()方法...
Pytorch的安装 step1.安装Miniconda并创建环境用于pytorch的安装 链接:linux安装miniconda3python版本,我选择3.8 step2.安装pytorch版本 链接:pytorch 在这里你可以选择更多pytorch的版本,根据你所安装的cuda版本选择。 我选择的版本 1.12.0+cu116 1. TensorRT的安装 ...
PyTorch转TensorRT范例代码随着深度学习应用的普及,对高性能推理引擎的需求日益增长。NVIDIA的TensorRT是一个优化的高性能推理引擎,广泛应用于各种深度学习框架。然而,许多模型最初是用PyTorch框架构建的。因此,将PyTorch模型转换为TensorRT模型成为了一个重要的需求。下面是一个简单的范例代码,展示如何将PyTorch模型转换为Tenso...
PyTorch是一个深度学习框架,而TensorRT是一个用于高性能推理的优化器和运行时引擎。将PyTorch模型转换为TensorRT可以大大提高模型的推理性能。下面是一个完善且全面的答案: 要将PyTorch模型转换为TensorRT,需要按照以下步骤进行操作: 安装必要的软件和库:确保已经安装了PyTorch、CUDA、CUDNN和TensorRT。可以在NVIDIA官方网站...